intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Bài giảng Tin học ứng dụng: Chương 2 - Trần Trung Hiếu

Chia sẻ: Minh Vũ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:17

Thêm vào BST
Báo xấu
85
lượt xem 3
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài giảng "Tin học ứng dụng - Chương 2: Các hàm thống kê" giới thiệu tới người đọc các nội dung: Các hàm thống kê (Statistical Functions), giới thiệu một số hàm thống kê. Hi vọng đây sẽ là một tài liệu hữu ích dành cho các bạn sinh viên Công nghệ thông tin dùng làm tài liệu học tập và nghiên cứu.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Tin học ứng dụng: Chương 2 - Trần Trung Hiếu

  1. Bài giảng tin ứng dụng Gv: Trần Trung Hiếu Bộ môn CNPM – Khoa CNTT Email: tthieu@hua.edu.vn Website: http://fita.hua.edu.vn/tthieu
  2. Chương II: Các hàm thống kê 1. Các hàm thống kê (Statistical Functions) 2. Giới thiệu một số hàm thống kê
  3. Chương II: Các hàm thống kê 1. Các hàm thống kê  Bấm nút fx trên ToolBar hoặc chọn Menu Insert/Function xuất hiện hộp thoại  Ở Function category chọn Statistical
  4. Chương II: Các hàm thống kê 2. Giới thiệu một số hàm thống kê  Average, Max, Min, Count, CountA  Var, Stdev  Correl, Covar  Finv  Tinv  Frequency  Linest
  5. Giới thiệu một số hàm thống kê 1. Average, Max, Min, Count, CountA  Average, Max, Min (đã học trong tin ĐC)  Count: Đếm số lượng các ô có giá trị kiểu số trong miền và các giá trị số trong danh sách biến » Cú pháp: COUNT(value1,value2,...) » value1, value2…có thể là địa chỉ miền, địa chỉ ô hay một giá trị bất kỳ. • Ví dụ: COUNT(1,"A",a,2, A3, A2:B3)  CountA: Đếm số lượng các ô không trống trong miền và các giá trị trong danh sách biến » Cú pháp: COUNTA(value1,value2,…) » value1, value2…có thể là địa chỉ miền, địa chỉ ô hay một giá trị bất kỳ. • Ví dụ: COUNTA(1,"A",a,2, A3, A2:B3)
  6. Giới thiệu một số hàm thống kê 2. VAR, STDEV  Trong xác suất, xét đại lượng ngẫu nhiên X » Tiến hành n phép thử được các giá trị ngẫu nhiên: x1, x2, …xn  căn cứ vào kết quả phép thử, dựa vào kiến thức xác suất tính toán các đại lượng từ đó đưa ra các kết luận, dự báo. » Kỳ vọng M(X): đặc trưng cho giá trị trung bình của lượng ngẫu nhiên » Phương sai mẫu D(X) hay độ lệch chuẩn σ(X) đặc trưng cho độ phân tán các giá trị của DLNN xung quanh giá trị trung bình n 1 i 2 ( x  x ) » Công thức ước lượng để tính phương sai: D( X )  s  2 » Độ lệch chuẩn được tính theo công thức: (n  1)  ( X )  D( X )
  7. Giới thiệu một số hàm thống kê 2. VAR, STDEV (tiếp)  Trong Excel » Tính phương sai sử dụng hàm VAR (variance) • Cú pháp: VAR(number1,number2,...) • number1, number2… có thể là địa chỉ ô, địa chỉ miền hay một giá trị của biến ngẫu nhiên X » Tính độ lệch chuẩn sử dụng hàm STDEV (standard deviation) • Cú pháp: STDEV(number1,number2,...) • number1, number2… có thể là địa chỉ ô, địa chỉ miền hay một giá trị của biến ngẫu nhiên X
  8. Giới thiệu một số hàm thống kê 3. Correl, Covar  Trong xác suất » Khi nghiên cứu đồng thời cặp lượng ngẫu nhiên (X,Y) ngoài các đặc trưng kỳ vọng, phương sai của X, Y ta còn phải xét sự tương quan giữa chúng  dùng hiệp phương sai cov(X,Y) hay hệ số tương quan ρxy để xét sự tương quan • Trong giải tích có kiểu liên hệ hàm số giữa 2 đại lượng biến thiên X vày Y (chẳng hạn giữa diện tích Y và bán kính X của đường tròn Y=πX • Khi khảo sát các đại lượng ngẫu nhiên không độc lập X, Y ta thấy chúng cũng có liên hệ với nhau nhưng kiểu liên hệ đó không phải kiểu liên hệ hàm số - Ví dụ: Giữa lượng phân bón X và sản lượng Y của một loại cây chúng có liên hệ nhưng ta không thể nói trước được giá trị của Y khi biết giá trị của X, mà sau khi làm nhiều thí nghiệm ta chỉ có thể nói với mức bón x thì trung bình sẽ thu được sản lượng y Đây gọi là kiểu liên hệ tương quan (hay liên hệ thống kê): mỗi giá trị của X có tương ứng một quy luật phân phối xác suất của Y • Nếu X, Y độc lập thì hiệp phương sai bằng 0. Nếu hiệp phương sai # 0 ta nói rằng các đại lượng ngẫu nhiên X,Y không độc lập • Giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan
  9. Giới thiệu một số hàm thống kê 3. Correl, Covar (tiếp)  Trong Excel » Tính hiệp phương sai sử dụng hàm COVAR (covariance) • Cú pháp: COVAR(dãy_số_1,dãy_số_2) • dãy_số_1,dãy_số_2 là các miền dữ liệu của các biến X, Y tương ứng • Chú ý: - dãy_số_1, dãy_số_2 phải là kiểu số - Nếu giá trị trong dãy số khác kiểu số thì giá trị này được coi như giá trị 0 thay thế - Nếu hai dãy số khác nhau về kích thước thì gặp lỗi #N/A - Nếu một trong hai dãy rỗng thì gặp lỗi #DIV/0
  10. Giới thiệu một số hàm thống kê 3. Correl, Covar (tiếp)  Trong Excel » Tính hệ số tương quan sử dụng hàm CORREL (correlation) • Cú pháp: CORREL(dãy_số_1,dãy_số_2) • dãy_số_1,dãy_số_2 là các miền dữ liệu của các biến X, Y tương ứng • Chú ý: - dãy_số_1, dãy_số_2 phải là kiểu số - Nếu giá trị trong dãy số khác kiểu số thì giá trị này được coi như giá trị 0 thay thế - Nếu hai dãy số khác nhau về kích thước thì gặp lỗi #N/A - Nếu một trong hai dãy rỗng thì gặp lỗi #DIV/0
  11. Giới thiệu một số hàm thống kê 4. Hàm FINV  Trong xác suất: » Qui luật phân phối xác suất Fisher » Trong thực hành ta thường phải tìm số Fα với k1, k2 bậc tự do sao cho P(F> Fα )=α » Fα gọi là nghịch đảo phân bố xác suất theo quy luật Fisher • Ví dụ: - Với α=0.05, k1=5, k2=10 tra trong bảng phân phối xác suất Fisher tìm được Fα =3.33 - Có nghĩa P(F> 3.33 )=0.05 với bậc tự do k1=5, k2=10
  12. Giới thiệu một số hàm thống kê 4. Hàm FINV (tiếp)  Trong Excel: » Để tìm số Fα ta sử dụng hàm FINV(α, k1, k2) • α là mức xác suất • k1, k2 là bậc tự do 1, bậc tự do 2 » Ví dụ: • Với α=0.05, k1=5, k2=10 dùng hàm FINV(0.05, 5,10) ta tính được Fα= FINV(0.05, 5,10) =3.33 • Có nghĩa P(F> 3.33 )=0.05 với bậc tự do k1=5, k2=10
  13. Giới thiệu một số hàm thống kê 5. Hàm TINV  Trong xác suất đã học qui luật phân bố xác suất Student » Trong thực hành thường phải tìm số tα với k bậc tự do sao cho: P(|t|> tα) = α » Ví dụ: α=0.05, k=10 tra bảng tìm được tα=2.228: P(|t|>2.228)=0.05  Trong Excel để tìm tα ta sử dụng hàm TINV(α, k) » α là mức xác suất » k là bậc tự do • Ví dụ: TINV(0.05, 10)=2.228
  14. Giới thiệu một số hàm thống kê 6. Hàm FREQUENCY  Hàm tính tần suất trên dãy số dựa theo miền phân tổ đã định  Ví dụ
  15. Giới thiệu một số hàm thống kê 5. Hàm FREQUENCY (tiếp)  Cú pháp FREQUENCY(miền_số_liệu, miền_phân_tổ) » Miền phân tổ được dùng để nhóm các số liệu thành một nhóm  Cách sử dụng hàm » Hàm FREQUENCY phải được sử dụng ở dạng ‘công thức mảng’ » Cách làm: • B1: Đặt con trỏ vào ô muốn hiển thị kết quả, sử dụng hàm một cách bình thường như các hàm khác • B2: Xác định số trường hợp trả về của miền phân tổ • B3: Chọn miền chứa kết quả bao gồm các ô theo chiều dọc, ô đầu tiên là ô vừa tính toán, số ô chọn bằng số trường hợp xác định ở bước 2. Thực hiện nhấn F2, sau đó Ctr+Shift+Enter để fill kết quả
  16. Giới thiệu một số hàm thống kê 6. Hàm LINEST  Trong xác suất: » Xét một số hình ảnh về tính tương quan giữa 2 dãy số liệu có được qua khảo sát cặp biến ngẫu nhiên (X,Y) » Nếu X, Y có quan hệ tuyến tính Y=aX+b thì có thể ước lượng các hệ số a, b theo công thức
  17. Giới thiệu một số hàm thống kê 6. Hàm LINEST (tiếp)  Trong Excel: Tính hồi quy tuyến tính giữa 2 dãy số liệu và cho kết quả dạng » y=ax+b với m là hệ số hồi quy » Y=a1x1+a2x2+…+anxn+b với mi là các hệ số hồi quy  Cú pháp LINEST(tập_giá_trị_y, tập_giá_trị_x) » Hàm cần được sử dụng ở dạng ‘công thức mảng’ (khác với hàm frequency, khi chọn miền, cần chọn các ô theo chiều ngang chứ không theo chiều dọc)
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
4=>1